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产品经理的知识图谱应用

2019-10-08 14:18 weila

知识图谱对于产品经理的工作有着很大的帮助,能够建立更系统的设计流程,其应用核心在于深刻理解业务。

知识图谱对于产品经理的工作有着很大的帮助,能够建立更系统的设计流程,其应用核心在于深刻理解业务。

一、什么是知识图谱 1.1 知识图谱的定义

知识图谱概念开始由谷歌公司(Google)提出,为了提升搜索引擎返回的答案质量,通过知识图谱的构建,去发现用户查询文本背后的语义信息,从而返回更准确的信息。

我们以李小龙为例,大发一分彩不用知识图谱,用户搜索“李小龙的儿子是谁”时,只能通过关键词搜索的方式分析网页中关键词包含“李小龙”“儿子”等关键词的网页。

但是,通过知识图谱搜索,可以精确搜索出准确答案,我们以搜狗搜索为例(见图1.1-1):

图1.1-1 搜狗搜索结果

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我们在搜索“李小龙的儿子是谁”的时候,首先会对这个文本进行语义识别,识别出来一个实体“李小龙”一个关系“儿子”,然后通过关系图谱就会精确查到实体与关系的指向(见图1.1-2),最终完成精确的检索。

通过知识图谱的辅助,搜索引擎通过背后的语义分析,返回更加精确,并且是结构化的数据。

图1.1-2李小龙的关系图谱

追本溯源知识图谱起源于上世纪60年代的语义网络。

语义网络(Semantic Network),是一种以网络格式表达人类知识构造的形式。它是由结点和结点之间的弧组成,结点表示概念(事件、事物),弧表示它们之间的关系。

语义网络是一种比较早的知识表达形式,它是一个带标示的有向图,各个节点表示知识中的物体、概念、实物等,点与点之间的链接。

“谁是谁的什么”的指向性关联关系,与语义网络类似,在知识图谱领域,是一些相互连接的实体以及属性构成。

所以,知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构。

因此从数据角度来看,知识图谱通过对结构化数据、非结构化数据、半结构化数据进行处理、抽取、整合,转化成“实体-关系-实体”(见图1.1-3)的三元组,然后聚合大量知识,实现快速的响应。

从应用层面来看,知识图谱是用来描述真实幸运分分彩中存在的实体,以及他们之间的关系。

图1.1-3 三元组案例

从不同视角,基于图1.1-3的案例,我们来看一下知识图谱在不同技术的理解。

从互联网视角来看,跟文本之间的超链接一样,通过图谱建立数据之间的语义链接。比如,张三的妻子是李四,通过图数据方式支持实体、实体之间的关系的检索。

从自然语言处理的角度来看,如何从非结构化数据、半结构化数据中提取数据,抽取其中的语义。比如,我们拿到张三的简历,简历上写出生地是河北,通过提取规则来获取到“张三”、“河北”这两个实体,以及“籍贯”这个关系,并机构化存储起来。

从人工智能视角来看,如何利用知识图谱来辅助理解人类的语言,并进行相应关系的查询和机器的推理。

1.2 知识图谱的表示与存储

我们了解了知识图谱的概念,那么知识图谱是如何存储知识数据以及如何呈现出来的?作为产品经理理解知识图谱的表示与存储对我们有什么意义呢?这些问题将在本章中进行解释与回答。

1.2.1 知识图谱的表示

所谓知识图谱的表示,是指计算机通过何种方式来表达真实幸运分分彩中包含的知识数据。

知识图谱本质上就是语义网络的知识库,因此我们可以简单把知识图谱的表示理解为多关系图,基于向量空间学习的分布式知识表示。